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大运河文化带沿线省份旅游交通碳排放的时空演变及影响因素研究 被引量:1
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作者 厉建梅 李曼 +1 位作者 元敏丽 李觅 《生态经济》 北大核心 2024年第7期145-152,173,共9页
旅游交通是旅游碳排放的主要部门,在碳达峰、碳中和目标下,研究旅游交通碳排放的时空演变及影响因素具有重要意义。基于2000—2021年各省份的面板数据,以大运河文化带沿线8个省份为研究单元,采用“自下而上”法测算各省份旅游交通碳排放... 旅游交通是旅游碳排放的主要部门,在碳达峰、碳中和目标下,研究旅游交通碳排放的时空演变及影响因素具有重要意义。基于2000—2021年各省份的面板数据,以大运河文化带沿线8个省份为研究单元,采用“自下而上”法测算各省份旅游交通碳排放量,并在分析旅游交通碳排放时空演变规律的基础上,借助地理探测器探讨其影响因素。研究发现:(1)从时间上看,大运河文化带沿线省份旅游交通碳排放整体上呈现波动递增态势,但于2020年出现断崖式下跌。(2)从空间上看,旅游交通碳排放呈现“京豫苏三足鼎立”的分布格局,北京、河南和江苏基本处于高碳排放区或较高碳排放区,而其他省域旅游交通碳排放量相对较低。(3)经济发展水平、游客规模、服务业发展水平及能源效率对旅游交通碳排放时空分异的影响作用较强,文化要素的影响作用相对较弱,但呈现加强态势。由此,为大运河文化带沿线省份降低旅游交通碳排放以及实现文化、生态和旅游的协调发展提出建议。 展开更多
关键词 大运河文化带 旅游交通碳排放 时空演变 影响因素
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旅游交通碳排放的空间结构与情景分析 被引量:41
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作者 肖潇 张捷 +2 位作者 卢俊宇 钟士恩 尹立杰 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第23期7540-7548,共9页
旅游业作为全球第一大产业,是影响气候变化的重要因素之一,旅游碳排放的相关研究近年来已经引起学者们的关注。选择了九寨沟风景区、西安碑林博物馆、南京珍珠泉风景区3个旅游交通模式差异明显的案例地为例,根据实地问卷调查数据估算了... 旅游业作为全球第一大产业,是影响气候变化的重要因素之一,旅游碳排放的相关研究近年来已经引起学者们的关注。选择了九寨沟风景区、西安碑林博物馆、南京珍珠泉风景区3个旅游交通模式差异明显的案例地为例,根据实地问卷调查数据估算了九寨沟风景区、西安碑林博物馆、珍珠泉旅游风景区2010年的旅游交通碳排放总量分别为654.18,108.44和15.92 Gg。通过比较九寨沟、西安碑林和珍珠泉的碳排放累积曲线,得出不同旅游平均距离的景区的碳排放结构均衡度有所不同,旅游平均距离偏低景区的碳排放结构最不均衡。同时,旅游景区的交通碳排放在距离上具有分段性,不同旅游平均距离的景区交通碳排放的空间结构具有明显的差异性。通过4种不同的交通情景分析发现,旅游平均距离高和距离中等的景区对飞机的碳减排敏感度较高,旅游平均距离偏低的景区自驾车的碳减排效果最为明显。研究结果为旅游管理部门根据碳排放结构有针对性的制定差异化的旅游交通碳减排政策提供了参考和借鉴。 展开更多
关键词 旅游交通碳排放 排放累积曲线 空间结构 情景分析 减排途径
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中国旅游交通碳排放格局及影响因素解析 被引量:16
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作者 郭向阳 穆学青 +1 位作者 明庆忠 丁正山 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期129-136,共8页
旅游交通碳排放是引致全球气候变化的重要因素之一,研究其空间差异和影响因素具有重要意义。以中国30个省域为研究单元,在构建旅游交通碳排放模型基础上,采用空间变差函数、趋势面分析和空间计量模型等定量方法探讨旅游交通碳排放的时... 旅游交通碳排放是引致全球气候变化的重要因素之一,研究其空间差异和影响因素具有重要意义。以中国30个省域为研究单元,在构建旅游交通碳排放模型基础上,采用空间变差函数、趋势面分析和空间计量模型等定量方法探讨旅游交通碳排放的时空格局及影响因素,研究结果表明:1)2005-2018年中国旅游交通碳排放呈递增态势,绝对差异逐渐增大,相对差异呈现阶段性波动变化特征;2)旅游交通碳排放总体空间分异特征显著,呈现由东至西递减态势,这与中国“东强西弱”的旅游交通网络格局及“沿主要交通干线及航空枢纽”布局的旅游客流量、流向空间特征一致;3)省域旅游交通碳排放存在空间相互作用及联动效应,总体上东—西方向空间差异趋向最大,其他方向空间分异程度较小;4)经济发展水平、对外旅游开放度和游客接待规模是引致旅游交通碳排放的主因,较大程度塑造了中国旅游交通碳排放的区域差异格局,而服务业发展水平、旅游资源禀赋、能源强度和能源结构对旅游交通碳排放具有不同程度的引致或抑制效应。 展开更多
关键词 旅游交通碳排放 格局演变 影响因素 中国
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海南省旅游交通碳排放驱动机理研究 被引量:1
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作者 蔡国琴 王丽娜 +2 位作者 李敏纳 张秋月 王奕潼 《能源与环境》 2022年第5期10-13,共4页
基于2000—2019年海南省旅游交通相关统计数据,采用“自上而下”法测度2000—2019年海南省旅游交通碳排放。在此基础上,通过文献研究并结合海南实际,选取海南省旅游交通碳排放的主要驱动因素,并运用通径分析理论研究其内在机理。研究结... 基于2000—2019年海南省旅游交通相关统计数据,采用“自上而下”法测度2000—2019年海南省旅游交通碳排放。在此基础上,通过文献研究并结合海南实际,选取海南省旅游交通碳排放的主要驱动因素,并运用通径分析理论研究其内在机理。研究结果表明:(1)2000—2019年海南省旅游交通碳排放呈逐年递增态势,且民航交通所产生的碳排放所占比例最高;(2)旅游者规模是旅游交通碳排放最主要的决定因素,对其直接推动效应最大,人均旅游消费水平、旅游产业贡献度、旅游运输强度和旅游能源强度对旅游交通排放的总效应均依赖于旅游者规模的刺激。其中,旅游产业贡献度、旅游运输强度和旅游能源强度通过其他驱动因素的间接总效应,均对旅游交通碳排放具有抑制作用。 展开更多
关键词 旅游交通碳排放 通径分析理论 驱动机理 海南省
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Factors Influencing the Energy Efficiency of Tourism Transport in China 被引量:5
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作者 王淑新 王根绪 方一平 《Journal of Resources and Ecology》 CSCD 2016年第4期246-253,共8页
Transport is a major component of energy consumption and 002 emissions in travelling. Understanding changes in the energy efficiency of tourism transport (EETT) and factors affecting this is important to the promoti... Transport is a major component of energy consumption and 002 emissions in travelling. Understanding changes in the energy efficiency of tourism transport (EETT) and factors affecting this is important to the promotion of low-carbon tourism. This paper established a new method following the top to bottom principle and analyzed EETT variation characteristics and influencing factors from 1994 to 2013 in China. We found that the energy consumption of tourism transport (ECTT) increased from 178.21 PJ in 1994 to 565.82 PJ in 2013 at an average annual growth rate of 6.27%; CO2 emissions of tourism transport (CETT) went up from 14.96×10^6t to 47.94×10^6 t due to person-trip and trip distance growth. EETT went from 3.22×10^6 person-trips PJ^-1 in 1994 to 5.99×10^6 person-trips PJ^-1 in 2013 at an average annual growth rate of 4.90%, and the CO2 emissions of tourism transport unit person-trips (CETTU) shifted from 26.07 kg person-trips^-1 in 1994 to 14.01 kg person-trips^-1 in 2013. Energy intensity decline, scale effects and policy promotion were key factors that enhanced EETT. Meanwhile, trip mode changes and enjoyment-oriented transport hindered EETT. Based on our analysis, we suggest methods to decrease ECTT and CETT. and enhance EETT. 展开更多
关键词 tourism transport energy consumption 002 emissions energy efficiency influencing factors China
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